export const technologies = [
  {
    id: 'llm',
    title: '大语言模型 (LLM)',
    icon: '🧠',
    gradient: 'var(--gradient-1)',
    shortDesc: '基于Transformer架构的先进自然语言处理技术',
    description: '大语言模型（Large Language Models）是当前AI领域最前沿的技术之一。通过在海量文本数据上进行预训练，这些模型能够理解和生成人类语言，完成翻译、问答、写作等多种任务。',
    features: [
      '强大的语言理解和生成能力',
      '支持多轮对话和上下文理解',
      '可进行微调以适应特定领域',
      '零样本和少样本学习能力'
    ],
    applications: [
      'ChatGPT、Claude等对话助手',
      '智能客服和虚拟助理',
      '代码生成和辅助编程',
      '内容创作和文案写作'
    ],
    technologies: ['Transformer', 'GPT', 'BERT', 'T5', 'Claude', 'LLaMA'],
    trends: [
      '模型规模持续增大，性能不断提升',
      '多模态大模型融合视觉、语音等能力',
      '更高效的训练和推理技术',
      '开源模型生态日益丰富'
    ],
    // 架构模块说明（用于可视化）
    architectureModules: [
      { name: '输入层', desc: 'Tokenization & Embedding', icon: '📝' },
      { name: 'Transformer编码器', desc: 'Self-Attention机制', icon: '🔄' },
      { name: '位置编码', desc: 'Positional Encoding', icon: '📍' },
      { name: '前馈网络', desc: 'Feed Forward Network', icon: '⚡' },
      { name: '输出层', desc: 'Softmax & Decoding', icon: '🎯' },
      { name: '训练优化', desc: 'RLHF & Fine-tuning', icon: '🎓' }
    ]
  },
  {
    id: 'computer-vision',
    title: '计算机视觉',
    icon: '👁️',
    gradient: 'var(--gradient-2)',
    shortDesc: '让机器理解和分析视觉信息',
    description: '计算机视觉使机器能够从图像和视频中提取有意义的信息。通过深度学习技术，计算机视觉系统可以识别物体、检测面部、理解场景，甚至生成新的图像。',
    features: [
      '图像分类和物体检测',
      '语义分割和实例分割',
      '面部识别和姿态估计',
      '图像生成和风格迁移'
    ],
    applications: [
      '自动驾驶车辆的环境感知',
      '医疗影像诊断辅助',
      '智能安防和监控系统',
      'AR/VR应用和特效制作'
    ],
    technologies: ['CNN', 'YOLO', 'ResNet', 'ViT', 'CLIP', 'Stable Diffusion'],
    trends: [
      'Transformer架构在视觉领域的应用',
      '文生图、图生图技术快速发展',
      '视频理解和生成能力提升',
      '3D视觉和场景重建技术进步'
    ],
    architectureModules: [
      { name: '图像输入', desc: 'Image Preprocessing', icon: '🖼️' },
      { name: '卷积层', desc: 'Convolutional Layers', icon: '🔲' },
      { name: '池化层', desc: 'Pooling & Downsampling', icon: '📉' },
      { name: '特征提取', desc: 'Feature Extraction', icon: '🎨' },
      { name: '分类/检测', desc: 'Classification/Detection', icon: '🎯' },
      { name: '后处理', desc: 'NMS & Output', icon: '✨' }
    ]
  },
  {
    id: 'multimodal',
    title: '多模态AI',
    icon: '🎭',
    gradient: 'var(--gradient-3)',
    shortDesc: '融合视觉、语言、音频等多种模态',
    description: '多模态AI能够同时处理和理解多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频。这种技术使AI系统能够像人类一样综合利用多种感官信息来理解世界。',
    features: [
      '跨模态理解和生成',
      '图文匹配和检索',
      '视频理解和描述',
      '语音与视觉的联合分析'
    ],
    applications: [
      'GPT-4V等多模态大模型',
      '智能搜索和推荐系统',
      '视频内容分析和生成',
      '虚拟数字人和AI主播'
    ],
    technologies: ['CLIP', 'DALL-E', 'Flamingo', 'GPT-4V', 'Gemini'],
    trends: [
      '统一的多模态基础模型',
      '端到端的多模态学习',
      '实时多模态交互',
      '多模态推理能力增强'
    ],
    architectureModules: [
      { name: '文本编码器', desc: 'Text Encoder', icon: '📝' },
      { name: '视觉编码器', desc: 'Vision Encoder', icon: '👁️' },
      { name: '音频编码器', desc: 'Audio Encoder', icon: '🎵' },
      { name: '跨模态融合', desc: 'Cross-Modal Fusion', icon: '🔗' },
      { name: '联合表示', desc: 'Joint Representation', icon: '🧩' },
      { name: '多模态输出', desc: 'Multimodal Output', icon: '🎯' }
    ]
  },
  {
    id: 'reinforcement-learning',
    title: '强化学习',
    icon: '🎮',
    gradient: 'var(--gradient-4)',
    shortDesc: '通过试错学习最优决策策略',
    description: '强化学习是一种让AI通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。Agent通过尝试不同的动作，根据获得的奖励来调整策略，最终学会完成复杂任务。',
    features: [
      '自主探索和学习',
      '长期目标优化',
      '适应动态环境',
      '策略迭代改进'
    ],
    applications: [
      'AlphaGo等游戏AI',
      '机器人控制和导航',
      '推荐系统优化',
      '金融交易策略'
    ],
    technologies: ['DQN', 'PPO', 'A3C', 'AlphaGo', 'MuZero', 'RLHF'],
    trends: [
      'RLHF用于大模型对齐',
      '离线强化学习发展',
      '多智能体强化学习',
      '强化学习+大模型融合'
    ],
    architectureModules: [
      { name: '环境', desc: 'Environment State', icon: '🌍' },
      { name: '智能体', desc: 'Agent (Actor)', icon: '🤖' },
      { name: '动作选择', desc: 'Action Selection', icon: '🎯' },
      { name: '奖励函数', desc: 'Reward Function', icon: '🏆' },
      { name: '价值评估', desc: 'Value Estimation', icon: '📊' },
      { name: '策略优化', desc: 'Policy Optimization', icon: '🔄' }
    ]
  },
  {
    id: 'ai-agents',
    title: 'AI智能体',
    icon: '🤖',
    gradient: 'var(--gradient-1)',
    shortDesc: '自主规划和执行任务的AI系统',
    description: 'AI智能体是能够感知环境、自主决策并执行任务的AI系统。结合大语言模型和工具使用能力，智能体可以分解复杂任务、调用外部工具，实现更高级的自动化。',
    features: [
      '任务规划和分解',
      '工具调用和API集成',
      '记忆管理和推理',
      '多步骤任务执行'
    ],
    applications: [
      'AutoGPT等自主AI助手',
      '软件开发辅助工具',
      '智能数据分析',
      '自动化工作流程'
    ],
    technologies: ['LangChain', 'AutoGPT', 'BabyAGI', 'ReAct', 'Function Calling'],
    trends: [
      '更强的规划和推理能力',
      '多智能体协作系统',
      '工具生态持续丰富',
      '垂直领域专业智能体'
    ],
    architectureModules: [
      { name: '感知层', desc: 'Perception & Input', icon: '👁️' },
      { name: '规划器', desc: 'Task Planning', icon: '🗺️' },
      { name: '记忆系统', desc: 'Memory Management', icon: '🧠' },
      { name: '工具调用', desc: 'Tool Execution', icon: '🔧' },
      { name: '推理引擎', desc: 'Reasoning Engine', icon: '💡' },
      { name: '执行反馈', desc: 'Action & Feedback', icon: '🔄' }
    ]
  },
  {
    id: 'generative-ai',
    title: '生成式AI',
    icon: '🎨',
    gradient: 'var(--gradient-2)',
    shortDesc: '创造全新内容的AI技术',
    description: '生成式AI能够创造全新的内容，包括图像、文本、音乐、视频等。基于扩散模型、GAN等技术，生成式AI正在改变内容创作的方式。',
    features: [
      '高质量内容生成',
      '风格控制和定制',
      '创意辅助和增强',
      '快速原型制作'
    ],
    applications: [
      'Midjourney、DALL-E图像生成',
      'Sora视频生成',
      'AI音乐创作',
      '虚拟角色和场景设计'
    ],
    technologies: ['Diffusion Models', 'GAN', 'VAE', 'Stable Diffusion', 'Sora'],
    trends: [
      '视频生成技术突破',
      '3D内容生成',
      '实时生成和编辑',
      '可控性和一致性提升'
    ],
    architectureModules: [
      { name: '噪声输入', desc: 'Random Noise', icon: '🌫️' },
      { name: '编码器', desc: 'VAE Encoder', icon: '📦' },
      { name: '扩散过程', desc: 'Diffusion Process', icon: '🌊' },
      { name: '去噪网络', desc: 'Denoising UNet', icon: '🔄' },
      { name: '条件控制', desc: 'Conditioning', icon: '🎚️' },
      { name: '解码输出', desc: 'Decoder Output', icon: '🎨' }
    ]
  }
]

export const getTechnologyById = (id) => {
  return technologies.find(tech => tech.id === id)
}

